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原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
对云计算平台下的人脸识别方法进行研究,在Hadoop平台上建立基于支持向量机分类模型的人脸识别方法,以发挥MapReduce并行计算优势,提高识别效率。由于常规LBP算子和深度LBP算子识别人脸特征不同,所以该文使用加权方式结合两种算子,以发挥各自的优点。最后,使用人脸识别领域应用最为广泛的Yale B人脸数据库、ORL人脸数据库以及FERET人脸数据库对该文研究的云计算平台下的人脸识别算法进行实例分析。实验结果表明,所研究的识别方法的识别准确率要高于使用传统方法的识别率。在相同云计算平台下,使用BP神经网络和RBF神经网络建立分类器与该文研究的人脸识别方法进行对比,结果表明,在云计算平台下,使用SVM分类器进行人脸识别的效果优于BP神经网络和RBF神经网络分类器。
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文献信息
篇名 云计算平台下的人脸识别
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 云计算 Hadoop平台 人脸识别 支持向量机 神经网络
年,卷(期) 2016,(18) 所属期刊栏目 计算机应用技术
研究方向 页码范围 88-90,95
页数 4页 分类号 TN911-34|TP317.4
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.18.022
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1 张泊平 许昌学院信息工程学院 47 125 6.0 9.0
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期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
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